135 深入解析 LLMRerank：一种基于LLM的节点重排序器 llamaindex.core.postprocessor.llm_rerank.py

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于 2024-09-02 10:49:11 首次发布

深入解析 LLMRerank：一种基于LLM的节点重排序器

在自然语言处理（NLP）领域，节点重排序是一个关键的步骤。它涉及对检索到的节点进行重新排序，以便更好地匹配查询需求。今天，我们将深入探讨一种名为 LLMRerank 的节点重排序器，它利用大型语言模型（LLM）来对节点进行重排序。这种重排序器在处理复杂查询时尤为有用，因为它可以帮助我们更好地理解节点的相关性。

前置知识

在深入了解 LLMRerank 之前，我们需要掌握以下几个概念：

节点（Node）：在NLP中，节点是文档的基本单元。它可以是一个句子、一个段落或一个词语。
大型语言模型（LLM）：一种基于深度学习的模型，能够理解和生成自然语言文本。
提示模板（Prompt Template）：一种用于生成LLM输入的模板，通常包含占位符，用于插入动态内容。
查询包（Query Bundle）：包含查询字符串和其他相关信息的包，用于指导节点的检索和重排序。

LLMRerank 的实现

LLMRerank 是一个基于 BaseNodePostprocessor 接口的类，它通过利用LLM对节点进行重排序。下面是其实现的详细解析：

导入必要的模块

首先，我们需要导入一些必要的模块和函数：

from typing import Callable, List, Optional
from llama_index.core.bridge.pydantic import Field, PrivateAttr, SerializeAsAny
from llama_index.core.indices.utils import (
    default_format_node_batch_fn,
    default_parse_choice_select_answer_fn,
)
from llama_index.core.llms.llm import LLM
from llama_index.core.postprocessor.types import BaseNodePostprocessor
from llama_index.core.prompts import BasePromptTemplate
from llama_index.core.prompts.default_prompts import DEFAULT_CHOICE_SELECT_PROMPT
from llama_index.core.prompts.mixin import PromptDictType
from llama_index.core.schema import NodeWithScore, QueryBundle
from llama_index.core.settings import Settings

定义 LLMRerank 类

现在，我们定义 LLMRerank 类，并为其添加必要的属性和方法：

class LLMRerank(BaseNodePostprocessor):
    """LLM-based reranker."""

    top_n: int = Field(description="Top N nodes to return.")
    choice_select_prompt: SerializeAsAny[BasePromptTemplate] = Field(
        description="Choice select pro